【译文】，作者：baeldung, 原文链接：https://www.baeldung.com/java-thread-local-random
译文地址：github, 如有问题，欢迎指正。
综述
生成随机数是很常见的任务。 这也是 JAVA 提供 Random 的原因。但是它在多线程环境中性能并不高。
简单来说，Random 之所以在多线程环境中性能不高的原因是多个线程共享同一个 Random 实例并进行争夺。
为了解决这个限制，JAVA 在 JDK 7 中引入了 ThreadLocalRandom 类，用于在多线程环境下生产随机数。
ThreadLocalRandom 强于 Random
ThreadLocalRandom 结合了 Random 和 ThreadLocal 类，并被隔离在当前线程中。因此它通过避免任何对 Random 对象的并发访问，从而在多线程环境中实现了更好的性能。
一个线程获取到的随机数不受另一个线程影响，而 Random 提供全局的随机数。
另外，不同于 Random， ThreadLocalRandom 明确的不支持设置随机种子。 它重写了 Random 的
setSeed(long seed) 方法并直接抛出了 UnsupportedOperationException 异常。
现在让我们来看看几种生产随机 int、long、double 的方式。
使用 ThreadLocalRandom 生产随机数
根据 Oracle 的文档，我们只需要调用 ThreadLocalRandom.current() 方法，它就会返回当前线程的 ThreadLocalRandom 的实例。
然后我们就可以调用这个实例的方法获取随机数
让我们生成一个没有任何限制的 int 值
int unboundedRandomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt());
现在再生成一个有界的 int， 即介于两个数之间。
这是一个生成 0 ~ 100 的 int 值的例子
int boundedRandomValue = ThreadLocalRandom.current().nextInt(0, 100);
请注意：0 是包含在界限内， 而 100 是不在范围内的。
我们可以使用与示例中相似的方式，调用 nextLong() 和 nextDouble() 方法来生产 long 和 double 值。
JAVA 8 还添加了一个 nextGaussian() 方法来生成正态分布的值，与生成器序列生成的值偏差 0.0 ~ 1.0 。
和 Random 类一样，我们可以使用 doubles(), ints(), longs()方法来生成随机数流。
使用 JMH 比较
让我们来看看怎样在多线程环境下使用这两个类来获取随机数，并使用 JMH 比较性能。
首先， 让我们创建一个多个线程共享一个 Random 实例的例子。
我们提交使用 Random 实例生成随机数的任务至 ExecutorService 中：
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool();
List> callables = new ArrayList<>();
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
callables.add(() -> {
return random.nextInt();
});
}
executor.invokeAll(callables);
接下来使用 JMH benchmarking 来检测上述代码的性能：
# Run complete. Total time: 00:00:36
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ThreadLocalRandomBenchMarker.randomValuesUsingRandom avgt 20 771.613 ± 222.220 us/op
相似的，现在让我们使用 ThreadLocalRandom 代替 Random
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool();
List> callables = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
callables.add(() -> {
return ThreadLocalRandom.current().nextInt();
});
}
executor.invokeAll(callables);
下面是 ThreadLocalRandom 的测试结果：
# Run complete. Total time: 00:00:36
Benchmark Mode Cnt Score Error Units
ThreadLocalRandomBenchMarker.randomValuesUsingThreadLocalRandom avgt 20 624.911 ± 113.268 us/op
最后比较上面的测试结果， 我们可以清晰的看到生成 1000 个随机数，Random 耗时 772 毫秒， 而 ThreadLocalRandom 耗时 625 毫秒。
因此，我们可以得出 ThreadLocalRandom 在高并发环境下更有效率
为了学习 JMH， 可以参考之前的文章
结论
本文讲述了 Random 和 ThreadLocalRandom 之间的区别。
我们也看到了在 ThreadLocalRandom 比 ThreadLocalRandom 在多线程环境下的优势和性能，以及如何使用等。
ThreadLocalRandom 是 JDK 的一个简单补充，但是能在高并发应用中产生显著的影响。
然后，跟往常一样，所有的示例都可以在 GitHub project 中看到。